算法的问题描述千变万化，逻辑过程百转千回，往往看得人愁肠百结，而相较之下任何菜谱涉及到的基本元素也就那么些（所以程序员肯定都具有成为好厨师的潜力:D）注意，即便你看了算法的证明，某种程度上还是“背”（为什么这么说...为什么会出现这样的差异？因为数学教育的理想目的是为了让你成为能够发现新定理的科学家，而码农系的算法教育的目的却更现实，是为了让你成为能够使用算法做事情的工程师。然而，事情真的如此简单么？...为什么不能看了一遍就再也不会忘掉呢？到底是教的不好，还是学得不好？ 2、事半功倍：事实上，程序员不仅讲究一次编写到处运行，更讲究“一次编写到处使用”（也就是俗称的“复用”）。...这次忘了倒不是忘了要把两个节点的频率加起来算一个，而是忘了为什么要这么做，因为当时没有弄清霍夫曼为什么能够想到为什么应该那样来构造最优编码树。结果只知其一不知其二。...（事实上波利亚在他的著作《How to Solve it》中举的正是这么个例子） 为什么那么多的算法书，就看不到有一本讲得好的？
我们觉得最终一定可以做到，这并没有什么难的，我们以为自己已经成为一个开发者了。...不要再想着上几个特别的教程来拓展能力，没有任何一个人可以在不飞离对面的前提下触及天空，必须要要经历在一张空白文本文件上施展魔法的过程。...为什么第二阶段（混沌之崖）相对于第一阶段（手拉手蜜月期）这么烦人？理解这些会帮助你明白，如果你有上述的相似经历，那完全不是你的错。 大体上，在每个阶段有两个关键因素：资源密度和知识体系。...整体回顾这四个阶段的情况 现在我们已经知道了步入编程行业的整个历程，并了解到为什么这么难。...尽量去理解作者为什么这么做。就像你若想成为作家，必须要多读书一样。我们将在即将发布的文章中重点介绍这一点，但是现在请关注他人为解决任意一个微小的问题或项目所编写的程序。 3.从小事入手，不断的做下去。
但在真正使用中，会发现很多问题。排除底层的内核差异等外，仅从承载数据规模来看，两者的差异就很大。...当数据量增大后，容量、性能问题暴露出来，你不得不去考虑使用类似分库分表等方案来解决，但这势必会带来应用架构的调整。...而这些银行的业务系统，则是有很多ISV来开发支持，他们已经非常习惯使用Oracle作为底层数据的存储、计算基础，此时更换数据库已不是简单的一替了之，而是需要大量的应用系统改造适配的过程。...在比如支持前端路由选择，尝试使用小部分业务流量来验证，并逐步扩大等等。通过这些手段的使用，逐步提升用户使用的信心。同时，针对产品自身质量，同样需要严格把关，做好交付输出。 7....去O本身并不是目的，如何在未来基础软件使用发展上有着自主能力才是关键。大势所趋，乘风而上；希望更多企业在去O中磨练自身能力，同时助力开源、国产数据库技术长远发展。
今天聊聊保证数据质量为什么这么难？...为什么保证数据质量那么难呢？ 既然有了一个可以衡量数据质量的标准，那么为什么让数据符合这些标准依然很难呢？...这前提还是整个公司的数据团队都使用了一个调度系统。不同的调度系统、不同的数据处理流程导致很难有一套工具可以及时监控到自己使用的数据的上下游是否出错。...也许会说，为什么不采用软件工程里的单元测试？...就像我们团队之前做的那样《使用 Airflow 帮助提升数据质量》，使用 Airflow 去完成基础的数据质量检查，比如检查数据是否存在、数据的量级是否正常、数据类型是否准确等等，但是这个只能保证数据“
【完整爬虫代码和历史天气数据下载地址见文末】 为什么这么难？ 我们接着说回北京初雪这件事， 说实话，查阅了历史数据，发现今年北京的这场雪下的竟然异常的“准时”。 怎么个准时法呢？
只有被授权的合法用户，才能使用。 于是，多了一堆和用户有关的设备（网元）。简而言之，它们的核心任务只有三个：认证、授权和记账。 ? 认证，就是看你是不是合法用户，有没有密钥。...为什么每一代新通信标准出现，都要换新的设备呢？ 主要原因在于： 第一，因为用户数量激增，无线速率激增，所以网络设备的数据处理能力必须随之激增。...我个人认为，无线的难，难在空中接口、信道。站在研发的角度，编解码方式的设计、调制解调方式的设计、天线的设计、算法、仿真等，都难。...然后，网络的性能指标、参数设置、手机状态、阀值、兼容问题等，也难（尤其是对网优工程师）。 但是，终究都是围绕空口这一个接口转，标准流程并不算复杂，涉及的网元也不多。 ?...不同的接口，使用的是不同的协议，要记住的协议细节很多。 ?
数据人创作者联盟”成员 从做数据产品开始，自己的日常工作就被埋点占据了大部分，到后面做平台类数据产品之后发现埋点问题依旧占据很多精力且治理困难，写这篇文章也是跟大家讨论讨论自己做埋点治理的心得以及深入剖析下为什么埋点质量这么难保障...要知道埋点不仅仅只是服务于指标统计，想要全面的规划埋点还要设计分析产品性能、使用体验的埋点，比如上报启动时间、崩溃事件、页面加载时间等事件。...03 埋点开发不规范 这个问题也很有意思，数据产品经常有个疑问：为什么我规划好了的埋点，实际开发或上线后根本不符合预期。...说了这么多，越写越觉得想埋点想不踩坑对数据产品的要求实在很高，不仅要有需求管控能力、数据抽象能力，技术背景，还要有多部门协调能力和全局把控能力。
然而，如果使用更深的电路，那么可以使用规模很小的电路来计算奇偶性：仅仅需要计算比特对的奇偶性，然后使用这些结果来计算比特对的对的奇偶性，以此类推，从而得出整体的奇偶性。...为了回答这个问题，首先回顾一下使用单一隐藏层的神经网络示例。这里仍以MNIST数字分类问题作为研究和试验的对象。 你也可以使用自己的计算机训练神经网络。...如果你不使用Git，可以直接在随书下载的压缩包里找到数据和代码。...这究竟是为什么呢？理论上，额外的隐藏层的确能够起作用，然而学习算法没有找到正确的权重和偏置。下面研究学习算法本身出了什么问题，以及如何改进。 为了直观理解这个问题，可以将神经网络的学习过程可视化。...这与通常的训练方式不同，没有使用小批量方式，仅仅使用了1000幅训练图像，而不是全部的50 000幅图像。
当你要这么做时，就会感慨：想不到一切竟如此艰难！你不禁会想起李白老先生的诗：噫吁嚱，危乎高哉！蜀道之难，难于上青天！ 那么，为什么会这么难呢？真有这么难吗？...我们这次就从下面几方面扒一扒难在哪里： 路径依赖 成本 缺乏技能 他人的期望 然后我们再来看看，在千难万难之中，怎样找到正确的突破姿势。...作茧自缚 跳槽难，转行难，转型难，难在路径依赖、成本忍受、技能缺乏、他人期望这四点，一个一个来说说。 1....但是，为什么不可以？ 破茧重生 其实前面提到的四大难，可以一个一个的破掉——只要思维转变过来即可。 我们身上发生的大多数事情，它们的结果是因为我们采取的某些行为所导致的，行为则取决于我们的某种思维。...记住：学习永远是自己的事情，你不学时间也不会多，你学了有时候却能够使用自己学到的知识换得更多自由自在的美好时光！时间是生命的基本组成部分，也是万物存在的根本尺度，我们的时间在那里我们的生活就在那里！
这是我们正在处理的一些问题： 管理数据科学语言 你可能知道，机器学习应用程序通常由使用不同的编程语言编写组成。它们之间的相互作用并不是很好。...一般来说，Python和R是机器学习应用程序中最流行的语言，但我注意到，由于各种原因(包括速度)，很少使用这些语言部署生产模型。...实际上，数据科学家可以使用不同的编程语言、库或同一库的不同版本来构建模型的多个版本。手动跟踪这些依赖关系很困难。...我建议你使用一种工具或平台，它可以立即将代码从一种语言转换为另一种语言，或者允许你的数据科学团队在API背后部署模型，以便在任何地方集成它们。...机器学习峰值计算 一旦你的算法被训练好了，它们并不是时时刻刻被使用——你的用户只会在需要的时候调用它们。
[0].length - 1; // 顺时针打印矩阵过程中，填充 res 数组，从索引位置 0 的地方开始填充 int index = 0; // 使用一个
单聊消息投递，保证发送方发送顺序与接收方展现顺序一致； （2）群聊消息投递，保证所有接收方展现顺序一致； （3）充值支付消息，保证同一个用户发起的请求在服务端执行序列一致； 消息顺序性是分布式系统架构设计中非常难的问题...折衷三：假如业务能接受误差不大的趋势递增id 消息发送、帖子发布时间、甚至秒杀时间都没有这么精准时序的要求： （1）同1s内发布的聊天消息时序乱了，没事； （2）同1s内发布的帖子排序不对，没事； （3...于是，可以使用分布式id生成算法来生成id，作为时序依据。...典型场景二：GFS中文件的一致性 GFS(Google File System)为了保证文件的可用性，一份文件要存储多份，在多个上游对同一个文件进行写操作时，也是由一个主chunk-server先序列化写操作...，再将序列化后的操作发送给其他chunk-server，来保证冗余文件的数据一致性的。
为什么精益在企业常态化这么难？天行健认为主要有以下三方面的原因：图片1、企业决策人没有理解精益的价值，遇到阻力时，缺乏定力。
>(2，3) 正确 该方法缺点也很明显：取出的记录太多了，比如 limit 10000000,10 -> 改写后变成 limit 0, 10000010 遇到海量数据，mysql中查询有可能直接超时，这么多数据从...所以这里要向移1位，从第2个数字开始取pagesize条数据) -------------------------------------------------------- 场景3（前提：分段法） 为什么说分段法
mysql跨库分页、分表为什么这么难？...>(2，3) 正确 该方法缺点也很明显：取出的记录太多了，比如 limit 10000000,10 -> 改写后变成 limit 0, 10000010 遇到海量数据，mysql中查询有可能直接超时，这么多数据从...2，4) 将上面的结果合并： (1，2，3，4) -> (2，3) (注：起始点，第1次查询改写时，向下取整了，所以这里要向移1位，从第2个数字开始取pagesize条数据) 场景3(前提：分段法) 为什么说分段法
那为什么内部在使用一个闭源的 HSF ，开源项目却是 Apache Dubbo 呢？ 首先一个项目能不能开源，除了看公司的意愿外，还有一个很重要的一点，这个项目是不是依赖了很多内部的其他项目。...打个比方说，如果一个项目，缓存中间件指定要使用 Tair ，配置中间件指定要使用 Diamond，这个项目一开源出来可能就得嗝屁。 为什么呢？...反过来讲，那为什么内部不将已有业务迁移到开源的组件上呢？...成本与收益，能解释很多事情为什么做，为什么不做。 Apache Dubbo 是一个 Apache 顶级项目，并不是每一个Apache 项目都是顶级项目。简单来说，就是有些顶级项目会包含一些子项目。...(参考自 Google) 难吗？难。看质量看关系还看耐心，有一堆听都没听过的项目好久都没毕业。
Q：【Vue】为什么 SFC 里的 data 必须是一个函数返回的对象，而不能就只是一个对象？...Q：工程化工具的使用（Webpack、ESLint、Yarn、Git） A：基本都有所接触，但只是“用过”，算不上“会用”，一切顺利还好，真遇到问题了，立马就懵。...难吗？ 以 3 年为例，差不多也算是职场上一道分界线吧。优秀的人不会担心没处去，不那么优秀的人各有各的理由。...上海的钱这么好赚的吗？ 当然不是！你能问出这种问题说明你自己心里也有数。...为什么我们要在意权重？
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